Utilizarea ID -urilor de urmărire și span pentru a îmbunătăți valorile de pornire a arcului în fiecare strat

Unificarea valorilor și urmărirea în cizma de primăvară

Când lucrați cu sisteme distribuite, asigurarea observabilității pe toate straturile este crucială. În Spring Boot, jurnalele pot capta deja ID -uri de urmărire, ceea ce face mai ușor urmărirea cererilor între servicii. Cu toate acestea, integrarea acestor urme de urmărire și interval în valori rămâne o provocare. 📊

Imaginați -vă că depanați o problemă de performanță și puteți vedea jurnalele cu ID -uri de urmărire, dar nu le puteți corela cu date metrice specifice. Această limitare face mai dificilă analizarea în mod eficient a comportamentului sistemului. Pentru a elimina acest decalaj, avem nevoie de o modalitate de a eticheta valorile de la diferite straturi - controlere de testare și depozite JPA - cu ID -uri de urmărire și span.

Prometeu, Grafana și Zipkin oferă capacități puternice de monitorizare și urmărire. În timp ce jurnalele oferă informații despre fluxurile de solicitare, atașarea contextului de urmărire la valori va spori vizibilitatea pe toate straturile. Aceasta înseamnă că putem corela latența, ratele de eroare și debitul cu solicitări specifice ale utilizatorilor.

În acest ghid, vom explora cum să configurați Spring Boot pentru a adăuga Urmărirea și ID -urile pentru valorile la fiecare strat de aplicație. Indiferent dacă aveți de-a face cu punctele finale de odihnă sau interacțiunile bazei de date, această abordare vă va ajuta să obțineți observabilitate completă. 🚀

Îmbunătățirea observabilității cu urmă de urmărire în metrici

În sistemele distribuite moderne, corelarea jurnalelor și a valorilor este crucială pentru depanare și monitorizarea performanței. Scripturile pe care le -am dezvoltat ajută la integrarea Urmăriți ID -uri şi ID -uri span în stiva de observabilitate a Spring Boot. Primul script introduce un filtru personalizat folosind O datăPerquestfilter pentru a intercepta solicitările HTTP primite și a atașa ID -urile de urmărire la valorile micrometrice. Acest lucru asigură că fiecare cerere HTTP este numărată și etichetată cu ID -ul său de urmărire. Fără aceasta, urmărirea unei solicitări individuale pe mai multe servicii ar fi dificilă. Imaginează -ți depanarea unui răspuns lent API fără să știi dacă problema se află în stratul de controler, serviciu sau baze de date! 🚀

Cel de -al doilea scenariu se concentrează pe stratul de persistență prin utilizarea Declarația lui Hibernate. Această componentă inspectează întrebările SQL înainte de execuție, permițându -ne să adăugăm ID -urile de urmărire la interacțiunile bazei de date. Acest lucru înseamnă că putem urmări nu numai solicitările HTTP, ci și întrebările pe care le generează, oferind o vedere completă a performanței sistemului. De exemplu, dacă un punct final care apelează la o metodă de depozit are ca rezultat interogări lente, valorile noastre etichetate pot ajuta la identificarea cauzei principale. Folosind meterregistry.counter (), creștem o metrică de fiecare dată când se execută o interogare, asigurând vizibilitatea completă în performanța bazei de date.

Pe partea frontală, am construit un tablou de bord React simplu, care preia și afișează metrici Prometheus etichetate cu ID-uri de urmă. Utilizarea FECTH () Permite aplicației noastre să recupereze datele de la Prometeu în timp real. Când un utilizator deschide tabloul de bord, acesta vede numărul de solicitări făcute pe ID -ul urmei, ajutând echipele să coreleze activitatea de backend cu comportamentul utilizatorului. Un dezvoltator care depune o cerere specifică poate căuta rapid ID -ul său de urmărire și poate vedea câte întrebări a declanșat. Această abordare îmbunătățește monitorizarea și face ca sesiunile de depanare să fie mult mai eficiente. 📊

În cele din urmă, aceste soluții lucrează împreună pentru a crea o experiență de urmărire perfectă pe toate straturile de aplicații. Combinând instrumentele de observabilitate ale Spring Boot cu Prometheus, Grafana și Zipkin, obținem monitorizare completă. Dezvoltatorii pot urmări acum solicitările de la punctele de intrare la întrebările bazei de date cu ușurință. Acest lucru nu numai că îmbunătățește fiabilitatea sistemului, dar reduce timpul de depanare. Într-un scenariu din lumea reală, acest lucru ar ajuta la detectarea blocajelor de performanță și la optimizarea alocării resurselor înainte de escaladarea problemelor. Implementarea unor astfel de practici de observabilitate asigură performanțe mai bune, depanare mai rapidă și experiență de utilizator îmbunătățită. 🚀

// Import necessary packages
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Optional;
@Component
public class TraceIdMetricFilter extends OncePerRequestFilter {
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    public TraceIdMetricFilter(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
    }
    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain)
            throws ServletException, IOException {
        String traceId = Optional.ofNullable(request.getHeader("traceId")).orElse("unknown");
        meterRegistry.counter("http.requests", "traceId", traceId).increment();
        filterChain.doFilter(request, response);
    }
}

// Import necessary packages
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.hibernate.resource.jdbc.spi.StatementInspector;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class TraceIdStatementInspector implements StatementInspector {
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    public TraceIdStatementInspector(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
    }
    @Override
    public String inspect(String sql) {
        String traceId = TraceContextHolder.getTraceId(); // Assume TraceContextHolder gets the traceId
        meterRegistry.counter("database.queries", "traceId", traceId).increment();
        return sql;
    }
}

import React, { useEffect, useState } from "react";
const MetricsDashboard = () => {
  const [metrics, setMetrics] = useState([]);
  useEffect(() => {
    fetch("http://localhost:9090/api/v1/query?query=http_requests_total")
      .then(response => response.json())
      .then(data => setMetrics(data.data.result));
  }, []);
  return (
    <div>
      <h2>Trace ID Metrics</h2>
      <ul>
        {metrics.map((metric, index) => (
          <li key={index}>{metric.metric.traceId}: {metric.value[1]} requests</li>
        ))}
      </ul>
    </div>
  );
};
export default MetricsDashboard;

Trasabilitate avansată în valorile de cizme de primăvară

În timp ce am explorat integrarea Urmăriți ID -uri În valorile de repaus și baza de date, un alt aspect crucial este monitorizarea tranzacțiilor distribuite. În arhitectura Microservices, o singură solicitare de utilizator se întinde adesea mai multor servicii, ceea ce face esențială să se urmărească modul în care o solicitare se propagă. Cizma de primăvară, atunci când este combinată cu instrumente precum OpenTelemetry, ne permite să surprindem intervale detaliate pentru fiecare interacțiune de serviciu. Acest lucru asigură că cererile de la o interfață de utilizator frontend la API -urile backend și bazele de date sunt corelate sub o singură urmă. Fără aceasta, blocajele de performanță de depanare devine semnificativ mai greu. 🔍

Un alt aspect important este aplicarea trasabilității operațiunilor asincrone. În aplicațiile moderne, multe procese rulează în fundal, cum ar fi acțiunile bazate pe evenimente cu Kafka sau RabbitMQ. Prin configurarea Spring Boot pentru a propaga ID -urile de urmărire în cozile de mesaje, ne putem asigura că chiar și sarcinile asincrone sunt urmărite corect. De exemplu, atunci când o comandă este plasată într-un sistem de comerț electronic, mai multe servicii gestionează inventarul, plata și notificările. Dacă apare o problemă într -unul din aceste etape, urmărirea cauzei principale ar fi aproape imposibilă fără propagarea corespunzătoare.

Securitatea și integritatea datelor sunt, de asemenea, esențiale atunci când implementați urmărirea. Expunerea ID -urilor de urmărire externă poate duce la riscuri de securitate, dacă nu este gestionată corect. Cele mai bune practici includ filtrarea informațiilor de urmărire sensibilă și asigurarea faptului că jurnalele și valorile nu expun din neatenție date cu caracter personal. Mai mult decât atât, combinarea trasabilității cu controlul accesului bazat pe roluri asigură că numai personalul autorizat poate interoga informații detaliate privind urmărirea. Implementarea acestor măsuri de securitate asigură că observabilitatea rămâne mai degrabă un activ decât o răspundere. 🚀